（一）对2ASK、2FSK，BPSK，DPSK 信号的调制及解调过程进行仿真，研究各个调制电路的时频特性和功率谱密度曲线。注意：解调包括相干解调和非相关解调。 要求： 1. 系统的仿真频率为100Hz， 设基带信号为周期Ts=1s，幅度为1的等概二进制信源；

为了实现对2ASK、2FSK、BPSK和DPSK信号的调制与解调过程的仿真实验，以及分析它们的时频特性（通过对信号进行短时傅立叶变换或STFT）和功率谱密度（PSD），我们可以按照以下步骤进行：

**1. 定义基本参数**
首先，我们需要定义系统的模拟参数，如频率（100Hz）、时间间隔（Ts = 1s），以及信源（二进制等概率）。你可以使用`randi([0, 1], Ts*100, 1)`生成等概二进制序列。

fs = 100; % Sampling frequency (Hz)
Ts = 1; % Symbol period (seconds)
binary_data = randi([0, 1], Ts*fs, 1); % Binary data sequence

**2. 调制过程**
对于每个调制技术，你需要编写特定的函数来进行调制。这里简要说明：

- **2ASK**: 双边带幅度键控，通常通过改变载波的幅度来表示数据0和1。
- **2FSK**: 双边带频率键控，通过改变载波的频率来代表数据0和1。
- **BPSK**: 基带相移键控，数据0用一个正的相位偏移，数据1用负的相位偏移。
- **DPSK**: 相位差分键控，可以是π/4或π/2，数据0和1分别对应不同的相位增量。

**示例代码片段（简化版）**：

function modulated_signal = modulate(x, modulation_type)
    switch modulation_type
        case '2ASK'
            % ...
        case '2FSK'
            % ...
        case 'BPSK'
            % ...
        case 'DPSK'
            % ...
    end
end

% 对每种调制类型进行调制
modulated_signals = cell(1, 4);
modulation_types = {'2ASK', '2FSK', 'BPSK', 'DPSK'};
for i = 1:length(modulation_types)
    modulated_signals{i} = modulate(binary_data, modulation_types{i});
end

**3. 解调过程**
- **相干解调**通常用于已知载波同步的情况，可以利用载波恢复后的余弦或正弦波形进行相位比较。
- **非相关解调**（例如包络检波）适用于没有准确载波同步的情况，通过检测信号幅度的变化来判断数据。

**示例代码片段（简化版）**：

function demodulated_data = demodulate(signal, modulation_type, coherent)
    switch modulation_type
        case '2ASK' | '2FSK'
            % Coherent demodulation with carrier recovery if coherent is true
            % Otherwise, non-coherent detection
        case 'BPSK' | 'DPSK'
            % Phase discrimination for coherent or non-coherent
    end
end

demod_results = cell(1, length(modulation_types));
for i = 1:length(modulation_types)
    if coherent
        % Perform coherent demodulation
    else
        % Perform non-coherent demodulation
    end
    demod_results{i} = demodulate(modulated_signals{i}, modulation_types{i});
end

**4. 时频分析和功率谱密度计算**
使用`stft`函数对信号进行短时傅立叶变换，然后可以绘制时频图。`pwelch`函数则用于计算功率谱密度。

% Calculate STFT and PSD
window_length = ceil(Ts*fs/2); % Window size
overlap = window_length / 2; % Overlap factor
for i = 1:length(modulation_types)
    t, stft_data = stft(modulated_signals{i}, [], window_length, overlap);
    psd_data = pwelch(stft_data, [], [], [], fs);
    % Plot STFT and PSD for each signal
    figure;
    subplot(2, 1, 1);
    imagesc(t, Fs, abs(stft_data).^2);
    title(sprintf('%s - STFT', modulation_types{i}));
    subplot(2, 1, 2);
    plot(freqz(psd_data), '.-');
    title(sprintf('%s - PSD', modulation_types{i}));
end

**相关问题--:**
1. 如何在Matlab中实现不同的调制方法？
2. 需要在解调过程中考虑哪些因素？
3. STFT和Pwelch函数在Matlab中的具体用途是什么？
4. 有没有其他类型的数字调制方法可以加入到这个仿真中？